DECISION SUPPORT SYSTEMS

Ingegneria Informatica DECISION SUPPORT SYSTEMS

0622700077
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE ED ELETTRICA E MATEMATICA APPLICATA
EQF7
COMPUTER ENGINEERING
2022/2023

YEAR OF COURSE 2
YEAR OF DIDACTIC SYSTEM 2017
AUTUMN SEMESTER
CFUHOURSACTIVITY
324LESSONS
324EXERCISES
Objectives
L’INSEGNAMENTO PRESENTA LE METODOLOGIE E LE TECNOLOGIE NECESSARIE PER L’ACQUISIZIONE, LA MEMORIZZAZIONE E L’ANALISI DI GRANDI QUANTITA' DI DATI, CON PARTICOLARE RIFERIMENTO AI DATA WAREHOUSE UTILIZZATI PER IL SUPPORTO ALLE DECISIONI. SONO ALTRESI' TRATTATI I PRINCIPI FONDAMENTALI DEL DECISION MAKING.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: METODOLOGIE E TECNOLOGIE PER ACQUISIRE E IMMAGAZZINARE GRANDI QUANTITÀ DI DATI PER EFFETTUARE OPERAZIONI DI ANALISI E DI PREVISIONE, FINALIZZATE A FORNIRE UN SUPPORTO INFORMATIVO ALLE DECISIONI SIA A BREVE CHE A MEDIO E LUNGO TERMINE.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE:
UTILIZZARE STRUMENTI SOFTWARE PER REALIZZARE APPLICAZIONI CHE RACCOLGANO GRANDI QUANTITA' DI DATI E CONSENTANO L’APPLICAZIONE DI TECNICHE DI ANALISI, DI MODELLAZIONE E DI PREVISIONE PER FORNIRE UN SUPPORTO ALLE DECISIONI.
Prerequisites
PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI E' CONSIGLIATA UNA CONOSCENZA PREGRESSA DELLE BASI DI DATI
Contents
UNITÀ DIDATTICA 1: INTRODUZIONE ALLA LOGICA FUZZY.
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 5/7/0).
- 1 (2 ORE LEZIONE): LOGICA DI ARISTOTELE E METODO SCIENTIFICO; INTRODUZIONE ALLA LOGICA FUZZY.
- 2 (3 ORE LEZIONE): CONCETTI BASE, INSIEMI FUZZY E VARIABILI LINGUISTICHE.
- 3 (2 ORE ESERCITAZIONE): RELAZIONI, REGOLE, IMPLICAZIONI FUZZY E PROCESSO DI INFERENZA.
- 4 (3 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO - FUZZY CONTROL SYSTEM - CONTROLLO DELLA VELOCITÀ DI UN AUTO.
- 5 (2 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO - FUZZY SIGNATURE.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: COMPRENSIONE DEL TEMA FONDAMENTALE DELL’INCERTEZZA E DEI CONCETTI DI BASE DELLA LOGICA FUZZY.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE: CAPACITÀ DI RISOLVERE PROBLEMI, CONSIDERANDO ASPETTI “SFUMATI” DELLA REALTÀ IN UNO A GRANDI QUANTITÀ DI DATI, APPLICANDO METODI E TECNICHE FUZZY LOGIC-BASED.
UNITÀ DIDATTICA 2: DECISION MAKING E GROUP DECISION MAKING.
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 7/8/0).
- 8 (2 ORE LEZIONE): DECISION MAKING E GROUP DECISION MAKING (GDM).
- 9 (3 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO - CONSENSUS MODEL - SCELTA DI UNA OFFERTA DI ACQUISTO.
- 10 (2 ORE LEZIONE): PROCESSI MENTALI; MODELLI MENTALI, SCHEMI E SCRIPT; BIAS COGNITIVI.
- 11 (3 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO - DATI E ATTRIBUTI DI CONTESTO NEL DECISION MAKING - CONTEXT SPACE THEORY.
- 12 (3 ORE LEZIONE): CONCETTI BASE DELLA TEORIA DELLE DECISIONI.
- 13 (2 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO - ANALYSIS OF COMPETING HYPHOTESES (ACH) - VALUTARE IPOTESI NELL’AMBITO DI PROCESSI DECISIONALI.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: ACQUISIRE LE CONOSCENZE RELATIVE AGLI ELEMENTI FONDAMENTALI DEI PROCESSI DECISIONALI E TECNICHE DI BASE UTILI PER COMPRENDERE I CONTESTI DECISIONALI.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE: SAPER ANALIZZARE PROBLEMI DECISIONALI, VALUTARE E SELEZIONARE IPOTESI E INDICATORI E SAPER APPLICARE LE TECNICHE DI BASE PER COMPRENDERE LE SITUAZIONI E SUPPORTARE DECISIONI CONSAPEVOLI.
UNITÀ DIDATTICA 3: SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI E GRANDI BASI DI DATI.
(ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 14/7/0).
- 14 (2 ORE LEZIONE): L'IMPRESA E LA CATENA DEL VALORE DI PORTER.
- 15 (3 ORE LEZIONE): BUSINESS PROCESSES E KPI.
- 16 (3 ORE LEZIONE): BASI DI DATI E DATA WAREHOUSE - DATA WAREHOUSING E PROBLEMATICHE ETL.
- 17 (3 ORE LEZIONE) I SISTEMI ENTERPRISE DATA WAREHOUSE - ELEMENTI DI UN SISTEMA DW/BI; APPROCCIO ARCHITETTURALE: INMON VS KIMBALL.
- 18 (3 ORE LEZIONE) LA MODELLAZIONE DIMENSIONALE: ORGANIZZAZIONE, PROCESSI DI BUSINESS, MODELLI E SCHEMI DIMENSIONALI.
- 19 (2 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO: IL MODELLO DIMENSIONALE – INDIVIDUARE, FATTI, MISURE E DIMENSIONI.
- 21 (2 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO: IL PROCESSO ETL.
- 22 (3 ORE ESERCITAZIONE): CASO DI STUDIO: PROGETTAZIONE E SVILUPPO DI UNO SCHEMA DIMENSIONALE - IL CASO DEL SUPERMERCATO.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: ACQUISIRE LE CONOSCENZE RELATIVE A: DATA WAREHOUSE; MODELLO DIMENSIONE; STRUMENTI SOFTWARE PER PROGETTARE SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI DATA-DRIVEN.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE: SAPER DEFINIRE UN MODELLO DIMENSIONALE (MISURE, FATTI, CONTESTI E DIMENSIONI) IN SITUAZIONI REALI ED EFFETTUARE ANALISI DECISIONALI A PARTIRE DA GRANDI QUANTITÀ DI DATI.
TOTALE (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 26/22/0).
Teaching Methods
L'INSEGNAMENTO SI CARATTERIZZA PER UNA IMPOSTAZIONE SOLIDA E RIGOROSA PER QUANTO RIGUARDA I FONDAMENTALI DEL DECISION MAKING E DELLA PROGETTAZIONE DEI SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI IN UNO AD UN APPROCCIO DINAMICO E RICCO DI CASI DI STUDIO PER QUANTO ATTIENE I DSS E LE BASI DI DATI. IN MERITO ALLA PROGETTAZIONE DI DSS INNOVATIVI SONO PREVISTI MOMENTI DI DIBATTITO E APPROFONDIMENTO DELLE PROBLEMATICHE RELATIVE ALL’IMPATTO DELL’ICT NELLE IMPRESE. IN PARTICOLARE IL CORSO PREVEDE 48 ORE DI LEZIONE DI CUI 26 ORE DI LEZIONE FRONTALI, 22 ESERCITAZIONI IN AULA. LE LEZIONI FRONTALI SARANNO SVOLTE CON L’AUSILIO DI VIDEOPROIEZIONI (SLIDES). LE ESERCITAZIONI SARANNO FINALIZZATE ALL’APPROFONDIMENTO DELLE MODALITÀ DI PROGETTAZIONE DI SOLUZIONI SOFTWARE CON USO DI BASI DI DATI. PER POTER SOSTENERE LA VERIFICA FINALE DEL PROFITTO E CONSEGUIRE I CFU RELATIVI ALL'ATTIVITA' FORMATIVA, LO STUDENTE DOVRA' AVER FREQUENTATO ALMENO IL 70% DELLE ORE PREVISTE DI ATTIVITA' DIDATTICA ASSISTITA.
Verification of learning
IL LIVELLO DI RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DELL’INSEGNAMENTO È CERTIFICATO MEDIANTE IL SUPERAMENTO DI UN ESAME CON VALUTAZIONE IN TRENTESIMI. LA VERIFICA FINALE SARA' EFFETTUATA TRAMITE UN COLLOQUIO ORALE E LO SVOLGIMENTO DI ESERCIZI. IL COLLOQUIO ORALE MIRA A VERIFICARE CONOSCENZE RELATIVE AGLI ARGOMENTI DEL CORSO E PREVEDE LO SVOLGIMENTO DI ESERCIZI DI PROGETTAZIONE DI SCHEMI DIMENSIONALI DI DATA WAREHOUSE E DI USO DELLE TECNICHE DI SUPPORTO ALLE DECISIONI E DISCUSSIONI DEGLI STESSI RELATIVAMENTE AGLI ARGOMENTI DEL CORSO ED IN PARTICOLARE A: PROCESSI DI BUSINESS E TECNICHE DI SUPPORTO ALLE DECISIONI, MODELLI E ARCHITETTURE DEI DATA WAREHOUSE E DEI DSS TRATTATI DURANTE IL CORSO. SARÀ VALUTATA, OLTRE CHE LA CORRETTEZZA DELLE RISPOSTE E DELLA SOLUZIONE DEGLI ESERCIZI, ANCHE L’ESPOSIZIONE DELLE STESSE RISPOSTE, LA PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO E IL LIVELLO DI MATURITÀ DELL’ALLIEVO NELL’UTILIZZO DI METODOLOGIE, METODI E TECNICHE ADOTTATE PER LO SVOLGIMENTO DEGLI ESERCIZI. LA LODE POTRÀ ESSERE ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE DIMOSTRINO DI POSSEDERE UNA ECCELLENTE PADRONANZA DEI CONTENUTI DEL CORSO UNITAMENTE ALLA CAPACITÀ DI APPLICARE NELL’AMBITO DEGLI ESERCIZI LE CONOSCENZE ACQUISITE PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI NON AFFRONTATI DURANTE IL CORSO.
Texts
TESTI DI RIFERIMENTO
REZZANI A; “BUSINESS INTELLIGENCE. PROCESSI, METODI, UTILIZZO IN AZIENDA”; APOGEO; 2012.
M. GOLFARELLI, S. RIZZI; “DATA WAREHOUSE. TEORIA E PRATICA DELLA PROGETTAZIONE”; MCGRAW-HILL.
G. BRACCHI, C. FRANCALANCI E G. MOTTA; “SISTEMI INFORMATIVI D’IMPRESA”; MCGRAW-HILL (CAPITOLO 2; CAPITOLO 6 E CAPITOLO 9).
TESTI DI CONSULTAZIONE
M. GOLFARELLI; S. RIZZI; “DATA WAREHOUSE DESIGN: MODERN PRINCIPLES AND METHODOLOGIES”; MCGRAW-HILL EDUCATION.
R. KIMBALL. M. ROSS; “THE DATA WAREHOUSE TOOLKIT: THE DEFINITIVE GUIDE TO DIMENSIONAL MODELING”; WILEY.
P. ATZENI, S. CERI, P. FRATERNALI, S. PARABOSCHI, R. TORLONE; “BASI DI DATI – QUINTA EDIZIONE”; MCGRAW-HILL ITALIA ISBN 9788838668005 (CAPITOLO 17).
DANIEL J. POWER; “DECISION SUPPORT SYSTEM: CONCEPTS AND RESOURCES FOR MANAGERS”; QUORUM.
More Information
L'INSEGNAMENTO E' EROGATO IN ITALIANO.
MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO SARA' DISPONIBILE NELLA SEZIONE DEDICATA DELL'INSEGNAMENTO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DI ATENEO ACCESSIBILE AGLI STUDENTI DEL CORSO TRAMITE LE CREDENZIALI UNICHE DI ATENEO.
  BETA VERSION Data source ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2022-09-16]